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题名柑橘黄龙病检测的近红外光谱集成建模方法
被引量：5
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作者
贺胜晖
李灵巧
刘彤
刘振丙
杨辉华
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机构
桂林电子科技大学
北京邮电大学
广州讯动网络科技有限公司
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出处
《分析科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第2期287-290,共4页
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基金
国家自然科学基金(No.21365008,61562013)。
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文摘
针对黄龙病检测问题,提出了一种集成了多特征提取模型和多分类器的柑橘黄龙病检测算法。将谱回归核判别分析和主成分分析并行融合进行特征提取,将偏最小二乘判别分析、决策树和支持向量机利用Stacking策略融合完成分类任务。基于3个主要柑橘品种共1620条近红外光谱数据,与单特征提取单分类器方法和多特征提取单分类器方法进行对比,集成分类模型的正确率可达98.52%,精度在98.57%以上,F2得分可达98.01%。实验结果表明,集成分类模型明显优于单特征提取单分类模型和多特征提取单分类模型,证明利用集成分类模型进行柑橘黄龙病的无损检测是可行的,为其他领域的光谱分类提供参考。
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关键词
集成学习
黄龙病
近红外光谱
谱回归核判别分析
Stacking策略
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Keywords
Ensemble learning
Huanglongbing
Near infrared spectroscopy
Spectral regression kernel discriminant analysis
Stacking
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分类号
O657.33
[理学—分析化学]
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